"基于地面特征识别的机器人视觉导航技术研究与实践"

本文介绍了基于地面特征识别的室内机器人视觉导航的研究成果与结论。随着近几年图像处理技术和计算机处理能力的飞速发展，视觉导航成为机器人导航的主要发展方向之一。基于视觉的室内机器人导航和室外机器人导航在过去二十年中得到了飞速发展。在机器人导航过程中，避开障碍物是其中一个重要任务。因此，机器人需要充分利用环境中的特征来识别航行区域和障碍物区域。本文结合国家自然科学基金和湖北省青年杰出人才基金项目的需求，提出了基于地面特征识别的室内机器人视觉导航这一课题。通过对图像处理的基本理论的研究和实践，特别是对彩色图像分割进行比较深入的学习和探讨，在已有研究的基础上，提出了一种通过分析机器人环境图像中的颜色信息来识别机器人的可行走区域和非可行走区域的方法，开发了一个机器人的实时障碍物检测系统，包括环境视频图像的采集、处理、压缩、存储和实时回放。通过本课题的研究，得到了如下的成果与结论：(1) 详细分析了室内环境中地面的角点、边缘、颜色等特征，并且对这些特征的提取方法进行了比较，最终选取颜色特征作为机器人视觉导航的陆标；(2) 在已有图像分割算法的基础上，对彩色图像分割算法进行了一些研究，提出了一种基于图像直方。 本文研究的主要目的是基于地面特征识别，通过机器人环境图像中颜色信息的分析来识别机器人的可行走区域和非可行走区域，以实现室内机器人的视觉导航。关键的工作内容包括对室内环境中地面特征的详细分析和提取方法的研究，以及对彩色图像分割算法的研究和提出基于图像直方。在这一基础上，开发了一个实时障碍物检测系统，包括环境视频图像的采集、处理、压缩、存储和实时回放。实验结果表明，所研究的方法和系统能够有效地识别出机器人的可行走区域和非可行走区域，并成功避开障碍物，实现了室内机器人的视觉导航。 值得注意的是，本文的研究成果不仅对于室内机器人的视觉导航具有重要意义，同时也对于机器人导航领域的发展做出了一定贡献。通过对图像处理技术和彩色图像分割算法的研究，提出了一种基于地面特征识别的机器人导航方法，并且开发了相应的实时障碍物检测系统。这为机器人导航技术的发展提供了新的思路和方法，对于解决机器人在复杂环境中的导航问题具有重要的意义。 总之，本文的研究成果对于提高室内机器人的导航能力具有重要的意义，为机器人在室内环境中的自主导航提供了新的方法和技术支持。同时，通过对图像处理技术和彩色图像分割算法的研究，为机器人导航领域的发展做出了一定的贡献。希望本文的研究成果能够为相关领域的研究和应用提供一定的参考和借鉴。